# 如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。
# 在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

# 要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：
L = [x * x for x in range(10)]
print(L)
g = (x * x for x in range(10))
print(g)
# 创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。

# 如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
# 我们讲过，generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。

# 当然，上面这种不断调用next(g)实在是太变态了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：
g = (x * x for x in range(10))
for n in g:
    print(n)
# 所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。

# 可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。
# def fib(max):
#     n, a, b = 0, 0, 1
#     while n < max:
#         print(b)
#         a, b = b, a + b
#         n = n + 1
#     return 'done'
# 要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'
f = fib(6)
for n in f:
    print(n)

# 变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
def odd():
    print('step 1')
    yield 1
    print('step 2')
    yield(3)
    print('step 3')
    yield(5)
o = odd()
for n in o:
    print(n)
# 我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。

# 但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：
g = fib(6)
while True:
    try:
        x = next(g)
        print('g:', x)
    except StopIteration as e:
        print('Generator return value:', e.value)
        break

# 请注意区分普通函数和generator函数，普通函数调用直接返回结果：
r = abs(6)
print(r)
# generator函数的“调用”实际返回一个generator对象：
g = fib(6)
print(g)
